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Abril de 2017. Universidad Tecnológica de Pereira. 
 
 
 
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6. Estimación de Estado de Sistemas de 
Potencia. 
 
State Estimation of Power Systems. 
Luis Felipe Giraldo Mora – Melissa Bermúdez Mejía Gr. 9 
Facultad de Ingenierías, Universidad Tecnológica de Pereira, Pereira, Colombia 
Correo-e: luisfeligiraldom@utp.edu.co mbermudez@utp.edu.co 
 
 
Resumen— Este informe aborda el tema de estimación de estados 
de forma estadística y en sistemas de potencia, también plantea 
varios métodos existentes y finalmente, un procedimiento para 
realizar dicho análisis en el software de simulación DigSilent. 
 
Palabras Clave— Modelo, Estimación de Estado, Estadística, 
Medida, Error. 
 
I. INTRODUCCIÓN 
 
En la comunidad académica es común encontrar aplicaciones o 
programas que permiten obtener el punto de operación de un 
sistema eléctrico a partir de una base de datos preestablecida. 
En la operación en tiempo real de los sistemas de potencia la 
obtención de estos datos es más compleja de lo que parece, 
debido al deterioro o perdida de la información en el proceso 
de lectura, transmisión y recepción de los datos. Antes de que 
se haga cualquier evaluación de la seguridad de un sistema o de 
que se tomen acciones de control para el mismo, se debe 
determinar un estado confiable del estado existente de la 
información. [1] 
 
En base a esto, es necesario recurrir a métodos predictivos que 
faciliten el buen funcionamiento del SP, manteniéndolo 
operando en condiciones nominales y favorables para todos los 
elementos que lo conforman. 
 
SHGM: Schewppe-Huber Generalized-M (Metodo 
Generalizado Schewppe-Huber) 
E.S.: Estimator State (Estimador de Estado) 
WLS: Weighted Least Squares (Mínimos cuadrados 
ponderados) 
 
II. CONTENIDO 
 
1. Objetivos: 
a. Estudiar el comportamiento de un sistema de potencia, 
cuando se cuenta con un conjunto de mediciones 
b. Analizar las variables del problema cuando se cuenta 
con múltiples mediciones. 
c. Interpretar los resultados obtenidos con la estimación 
de estados. 
 
 
2. Informe. 
 
2.1. Se realizó el análisis por mínimos cuadrados ponderados 
para el siguiente sistema: 
 
Figura 1. Sistema de potencia de prueba 1. 
 
 
 
Con los siguientes datos: 
 
Tabla 1. Datos del sistema de prueba 1. 
mailto:luisfeligiraldom@utp.edu.co
mailto:mbermudez@utp.edu.co
 
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Al solucionar a mano por mínimos cuadrados se tiene: 
 
 
Se realizó una implementación de código del sistema anterior 
en el software de simulación MATLAB, dado a continuación: 
 
 
 
 
 
Dando como resultado los siguientes valores: 
 
 
 
 
Donde i hace referencia al número de iteraciones alcanzado 
antes de cumplir con el error mínimo para la tolerancia dada en 
esta implementación. Se puede observar cómo estos valores son 
aproximadamente iguales a los obtenidos de forma manual. 
 
Ahora se realizará el montaje de la figura 2: 
 
Figura 2.Sistema de potencia de prueba 2. 
 
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Dicho sistema consta de los datos de las siguientes tablas: 
 
Tabla 2. Datos del sistema de prueba 2. 
 
 
Tabla 3. Tramos sistema de prueba 2. 
 
 
Al solucionar a mano por mínimos cuadrados se tiene: 
 
 
 
Se realizó una implementación de código del sistema anterior 
en el software de simulación MATLAB, dado a continuación: 
Al correr la simulación, se pudo observar cómo a pesar de 
alcanzar el máximo número de iteraciones (100), el sistema no 
convergió. 
 
2.2. Del primer sistema montado en el paso anterior se pudieron 
obtener las siguientes iteraciones: 
 
 
2.3. SCADA es un concepto que se emplea para realizar 
un software para ordenadores que permite controlar y 
supervisar procesos industriales a distancia. Facilita 
retroalimentación en tiempo real con los dispositivos de 
campo (sensores y actuadores), y controla el proceso 
automáticamente. Provee de toda la información que se 
genera en el proceso productivo (supervisión, control 
calidad, control de producción, almacenamiento de datos, 
etc.) y permite su gestión e intervención. 
Su relación con la estimación de estado es directa, ya que 
el sistema SCADA es una de sus aplicaciones. 
 
2.4. Las PMUs (Phasor measurement units) o unidades de 
medición fasoria, se consideran como uno de los más 
importantes dispositivos de medición en un sistema de 
potencia para un futuro cercano, aunque sus beneficios han 
sido discutidos desde la década de los 80s en el ámbito 
internacional. Su principal ventaja radica en el hecho de 
poder contar con mediciones fasoriales sincronizadas de 
tensiones y corrientes de diversos puntos del sistema de 
potencia, aun cuando estos se encuentren separados por 
grandes distancias. 
 
Simulaciones y pruebas de campo sugieren que las PMUs 
pueden revolucionar la manera en que se monitorean y 
controlan los sistemas de potencia. Pero existen dos 
limitaciones importantes en la implantación de esta 
tecnología que son: la inversión que debe realizarse en un 
sistema de comunicaciones adecuado para soportar el 
 
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tráfico de información del sistema de medición fasorial 
sincronizado y el costo de cada unidad de medición, 
incluyendo su instalación. Teniendo en cuenta estas 
limitaciones, el número de PMUs a instalar en un sistema 
de potencia depende de la aplicación de control o 
monitoreo que se desee llevar a cabo. 
 
Primero se estudian algunos de los algoritmos de 
localización de PMUs para implementar un sistema de 
medición fasorial sincronizado con el propósito de realizar 
la estimación de estado utilizando ´únicamente mediciones 
fasoriales. 
 
Enseguida, se realiza una comparación entre diferentes 
métodos de estimación de estado que se pueden tener en 
cuenta cuando se tienen mediciones convencionales y 
fasoriales en un sistema de potencia, determinando el 
método de estimación de estado más aplicable al sistema 
de transmisión colombiano. 
 
Por ´último, se valora el impacto de la implementación de 
un sistema de medición fasorial sincronizado en Colombia 
para asistir la tarea de estimación de estado, evaluando sus 
ventajas y desventajas en comparación con la forma en que 
se realiza esta tarea en la actualidad [3]. 
 
III. CONCLUSIONES 
 
❖ La estimación de estado permite depurar los valores 
del SP para distintas aplicaciones, otorgando mayor 
confiabilidad y robustez en el control del mismo. 
❖ Deben conocerse los distintos software y modelos de 
estimación de estado para saber las ventajas que trae 
cada uno y determinar el mejor de los modelos 
existentes. 
 
❖ Los errores grandes (conocidos también como 
“groseros”) pueden llegar a afectar otras mediciones 
del sistema creando conflictos en los datos 
estadísticos. Posiblemente este error se halló en el 
segundo caso implementado donde el método de 
mínimos cuadrados resulta obsoleto y por tanto, se 
requiere de algoritmos más complejos para su 
respectiva solución. 
 
 
REFERENCIAS 
 
[1] Mauricio Granada, “Estimación De Estado En 
Sistemas Eléctricos De Potencia: Parte I Detección De 
Errores Grandes”, Artículo de Maestría en Ingeniería 
Eléctrica, UTP, 2013. 
[2] Ernesto Marcheli Nolasco contreras, estimación de 
estados de sistemas eléctricos de potencia 
considerando mediciones fasoriales, tesis de maestría 
Universidad Nacional Autónoma de México, México 
DF, 2003. 
[3] Ricardo Rincón Ballesteros, Estimación de Estado 
de un Sistema de Potencia Utilizando Medición 
Fasorial Sincronizada y Evaluación de su 
Implantación en el Sistema de Transmisión 
Colombiano, Universidad Nacional de Colombia, 
Tesis, 2013.